Neuronové sítě v obchodování: Beyond the Hype

Umělá inteligence přetváří finanční prostředí a v čele této revoluce jsou neurální sítě. Na rozdíl od tradičních algoritmů, které se řídí lineárními pravidly, jsou neuronové sítě navrženy tak, aby napodobovaly lidský mozek a učily se z obrovského množství dat k identifikaci složitých, nelineárních vzorců.

Omezení lineárních modelů

Tradiční obchodní strategie často spoléhají na lineární ukazatele, jako jsou klouzavé průměry nebo RSI. I když jsou tyto nástroje účinné na trendových trzích, často nedokážou zachytit chaotickou povahu finančních dat.

• Lineární regrese: Předpokládá přímý vztah.
• Jednoduchá logika: "Pokud cena > MA(50), kupte."

Trhy jsou však zřídka jednoduché. Jsou ovlivněny tisíci proměnných současně.

Jak neuronové sítě „vidí“ trh

Neuronové sítě, konkrétně modely Deep Learning, se skládají z více vrstev uzlů (neuronů).

1. Vstupní vrstva

Zde vstupují nezpracovaná data: cena, objem, volatilita a dokonce [analýza sentimentu] (/blog/nlp-sentiment-analysis-trading).

2. Skryté vrstvy

Tady se děje kouzlo. Síť zpracovává interakce mezi proměnnými. Mohlo by se to „naučit“, že vysoký objem + nízká volatilita předpovídá prolomení, ale pouze v úterý.

3. Výstupní vrstva

Konečná předpověď: nákup, prodej nebo držení, často doprovázená skóre spolehlivosti.

Aplikace v reálném světě

Ve společnosti TradingMaster AI využíváme sítě LSTM (Long Short-Term Memory), typ RNN specializovaný na data časových řad. To umožňuje našim robotům zapamatovat si minulé tržní šoky a podle toho se přizpůsobit.

"Skutečná síla umělé inteligence nespočívá v předpovídání budoucnosti s jistotou, ale ve vypočítávání pravděpodobností lépe, než to dokáže kterýkoli člověk."

Začínáme

K používání těchto nástrojů nepotřebujete doktorát z datové vědy. Naše platforma abstrahuje složitost. Podívejte se na naše Funkce ML a zjistěte, jak dnes můžete tyto modely nasadit.